支持向量机与神经网络的关系研究

被引：7

作者：

沈正维 ^{[1
]}

李秋菊 ^{[2
]}

机构：

[1] 辽宁师范大学数学学院

[2] 鞍山师范学院数学系

来源：

生物数学学报 | 2006年 / 02期

关键词：

支持向量机; 神经网络; 回归; 结构风险函数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法,由于其出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点,该方法已经广泛用于解决分类和回归问题．本文将结构风险函数应用于径向基函数网络学习中,同时讨论了支持向量回归模型和径向基函数网络之间的关系．仿真实例表明所给算法提高了径向基函数网络的泛化性能．

引用

页码：204 / 208

页数：5

共 5 条

[1] 稻纵卷叶螟发生程度的神经网络预警 [J].